Dies ist eine Übung zum Selbststudium, die in der Google Cloud-Konsole stattfindet. Untersuchen Sie Finanztransaktionsdaten für die Betrugsanalyse, wenden Sie Feature Engineering und Techniken des Maschinellen Lernens an, um betrügerische Aktivitäten mit BigQuery ML zu erkennen.

Erkennung von Betrug bei Finanztransaktionen mit maschinellem Lernen in der Google Cloud
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Erkennung von Betrug bei Finanztransaktionen mit maschinellem Lernen in der Google Cloud

Dozent: Google Cloud Training
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Was Sie lernen werden
Laden Sie Daten in BigQuery und erkunden und erstellen Sie neue Merkmale in BigQuery.
Erstellung eines unüberwachten Modells zur Anomalie-Erkennung.
Erstellung überwachter Modelle (mit logistischer Regression und Boosting-Baum) zur Betrugserkennung.
Bewerten und vergleichen Sie die Modelle, wählen Sie den Champion aus und verwenden Sie das ausgewählte Modell zur Vorhersage der Betrugswahrscheinlichkeit anhand von Testdaten.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Erkennung von Anomalien
- Kategorie: Große Daten
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Aufdeckung von Betrug
Wichtige Details

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- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung

Über dieses Projekt
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Geprüft am 13. Mai 2024
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